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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2009.5
- 수록면
- 261 - 263 (3page)
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본 연구에서는 복잡한 비선형 모델링 방법인 RBF 뉴럴 네프워크(Radial Basis Function Neural Net work)와 PNN(Polynomial Neural Network)을 접목한 새로운 행태의 Radial Basis Function Polynomial Neural Network (RPNN)를 제안한다. RBF 뉴럴 네트워크는 빠른 학습 시간, 일반화 그리고 단순화의 특징으로 비선형 시스템 모델링 등에 적용되고 있으며, PNN은 생성된 노드들 중에서 우수한 결과값을 가진 노드들을 ... 전체 초록 보기
목차
Abstract
1장. 서론
2장. 본론
3장. 시뮬레이션 및 결과고찰
4장. 결론
감사의 글
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